mindspore/docs/api/api_python/nn/mindspore.nn.FractionalMaxP...

35 lines
2.9 KiB
ReStructuredText
Raw Normal View History

2022-10-09 14:57:46 +08:00
mindspore.nn.FractionalMaxPool2d
================================
.. py:class:: mindspore.nn.FractionalMaxPool2d(kernel_size, output_size=None, output_ratio=None, return_indices=False, _random_samples=None)
2023-02-06 16:55:54 +08:00
在输入 `input_x` 上应用二维分数最大池化。输出Tensor的shape可以由 `output_size` 和 `output_ratio` 其中之一确定,步长由 `_random_samples` 决定。 `output_size` 和 `output_ratio` 不能同时使用。
2022-10-09 14:57:46 +08:00
分数最大池化的详细描述在 `Fractional Max-Pooling <https://arxiv.org/pdf/1412.6071>`_
参数:
2022-10-27 15:12:01 +08:00
- **kernel_size** (Union[int, tuple[int]]) - 指定池化核尺寸大小如果为int则代表池化核的高和宽。如果为tuple其值必须包含两个正整数值分别表示池化核的高和宽。取值必须为正整数。
- **output_size** (Union[int, tuple[int]],可选) - 目标输出shape。如果是整数则表示输出目标的高和宽。如果是tuple其值必须包含两个整数值分别表示目标输出的高和宽。默认值None。
- **output_ratio** (Union[float, tuple[float]],可选) - 目标输出shape与输入shape的比率。通过输入shape和 `output_ratio` 确定输出shape。支持数据类型float16、float32、double数值介于0到1之间。默认值None。
2023-02-06 16:55:54 +08:00
- **return_indices** (bool可选) - 是否返回最大值的的索引值。默认值False。
2022-10-27 15:12:01 +08:00
- **_random_samples** (Tensor可选) - 3D张量分数最大池化的随机步长。支持的数据类型float16、float32、double。数值介于0到1之间。shape为 :math:`(N, C, 2)` 的Tensor。默认值None。
2022-10-09 14:57:46 +08:00
输入:
- **input_x** (Tensor) - shape为 :math:`(N, C, H_{in}, W_{in})` 的Tensor。支持的数据类型float16、float32、float64、int32和int64。
输出:
2022-10-27 15:12:01 +08:00
- **y** (Tensor) - 数据类型和输入相同shape是 :math:`(N, C, H, W)`
2022-10-09 14:57:46 +08:00
- **argmax** (Tensor) - 输出的索引是一个张量。shape和输出 `y` 一致数据类型是int64。仅当 `return_indices` 为True时输出最大池化的索引值。
异常:
- **TypeError** - `input_x` 不是float16、float32、float64、int32或int64。
- **TypeError** - `_random_samples` 不是float16、float32或float64。
- **ValueError** - `kernel_size` 不是整数并且不是长度为2的元组。
- **ValueError** - `output_shape` 不是整数并且不是长度为2的元组。
- **ValueError** - `kernel_size` `output_shape` 与-1的和大于 `input_x` 的对应维度的量。
- **ValueError** - `_random_samples` 维度不是3。
- **ValueError** - `output_size``output_ratio` 同时为 `None`
- **ValueError** - `input_x` 和 `_random_samples` 的第一维度大小不相等。
- **ValueError** - `input_x` 和 `_random_samples` 第二维度大小不相等。
- **ValueError** - `_random_samples` 第三维度大小不是2。